预测错误结果的机器学习模型

Question

目前，我有一个数据集，其中包含两列过程名称及其 CPT。例如，Total Knee Arthroplasty-27447、Total Hip Arthroplasty -27130、Open Carpal Tunnel Release-64721。该数据集有 3000 行，共有 5 个 CPT 代码（5 类）。我正在写一个分类模型。当我传递一些错误的输入时，例如 "open knee arthroplasty carpal tunnel release"，它给出错误的输出 64721。下面是我正在使用的代码。我可以知道我可以对我的代码进行哪些更改，以及为此问题选择神经网络是否正确？

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

xl = pd.ExcelFile("dataset.xlsx") # reading the data
df = xl.parse('Query 2.2') 

# shuffling the data
df=df.sample(frac=1)


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['procedure'], df['code'], random_state = 0,test_size=0.10)
count_vect = CountVectorizer().fit(X_train)
X_train_counts = count_vect.transform(X_train)
tfidf_transformer = TfidfTransformer().fit(X_train_counts)
X_train_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_train_counts) 
model= MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(25),max_iter=500)
classificationModel=model.fit(X_train_tfidf, y_train)

data_to_be_predicted="open knee arthroplasty carpal tunnel release"

result = classificationModel.predict(count_vect.transform([data_to_be_predicted]))
predictionProbablityMatrix = classificationModel.predict_proba(count_vect.transform([data_to_be_predicted]))
maximumPredictedValue = np.amax(predictionProbablityMatrix)
if maximumPredictedValue * 100 > 99:
    print(result[0])
else:
    print("00000")

Answer 1

我建议您使用 Keras 来解决这个问题。在拆分训练和测试数据后使用 sklearn 对数据进行的所有处理都可以使用 numpy 到 keras 进行，并且会更具可读性并且更容易知道发生了什么。如果它们都是字符串，您应该使用内部 python 代码按行拆分数据，例如

row = data[i].split(',')

会将行中的三列拆分。如果您有 5 个知道类，那么我将获取所有类并将它们的名称替换为数据集中的数字。我从来没有使用 Sklearn 来实现神经网络，但你似乎使用了 25 个隐藏的 NN 层，对吗？我不认为你也需要这么多...认为 3 可以完成这项工作。

抱歉，如果我不能更准确地帮助你解决你的问题，但我认为如果你像我说的那样重做，你可以更容易地解决你的问题...祝你好运，伙计！

编辑：也许问题不在解析的数据集中，但在 NN 实现中，这就是为什么我认为 Keras 更清晰

预测错误结果的机器学习模型

Machine learning model predicting wrong results

python

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data-extraction

deep-learning